數據湖、數據湖倉和數據編織等集中式數據架構越來越受歡迎，用于管理海量數據并實現數據驅動的決策。然而，該領域的許多項目面臨挑戰，甚至無法實現預期成果。

事實上，這些失敗背后的一個重要原因是架構師主要關注功能需求而忽略了同樣重要的非功能性需求。這些非功能性需求，例如可擴展性、性能、安全性和數據質量，對于數據架構項目的成功至關重要。

不幸的是，如果不能充分滿足這些非功能性需求，就會導致項目失敗。例如，根據Gartner發布的一份報告，大約85% 的大數據項目會失敗，這通常是由于缺乏研究和規劃，以及架構師忽視了這些關鍵的非功能性方面。

在本文中，我們將探討可能導致數據湖、數據湖倉和數據編織項目失敗的常見錯誤。通過了解這些錯誤并實施預防措施，可以增加成功的機會并最大限度地提高數據項目的價值。

錯誤 1：缺乏明確的業務目標和用例

項目失敗的主要原因之一是缺乏明確的業務目標和用例。如果沒有明確的目的和與組織目標的一致性，項目可能會缺乏方向并且無法產生有意義的成果。

例子：

想象一下，ABC 公司想要建造一個巨大的倉庫來存放他們所有的東西。但他們沒有計劃好要用它做什么，而是不斷地添加越來越多的東西。衣服最后堆在電子產品旁邊，家具堆在箱子上——一片混亂！

當沒有明確目標時，數據湖、數據湖倉和數據編織就會出現這種情況。ABC 公司的數據解決方案最終獲得了各種各樣的信息，但沒有人確切知道他們需要這些信息做什么。不同的人想要不同的東西，數據并沒有根據任何人的特定需求進行組織。最后，數據解決方案更像是一個垃圾抽屜——很難找到任何有用的東西！

預防措施：

• 明確定義數據架構計劃旨在解決的業務目標和用例。
• 讓不同業務部門的利益相關者參與進來，了解他們的具體數據需求并確保滿足他們的需求。

錯誤二：數據治理和數據質量保證不足

忽視數據治理和數據質量會導致不可靠的見解并阻礙決策。數據治理實踐不足和數據質量差會導致對數據架構失去信任，從而導致項目失敗。

例子：

ABC 公司將其數據解決方案構建為辦公室的公共冰箱。任何人都可以添加任何他們想要的東西，無需檢查或貼標簽。這意味著優質食品最終會與神秘的容器和過期的酸奶放在一起。沒有人知道他們能信任什么，所以沒有人用冰箱來做任何重要的事情。

同樣，ABC 的數據解決方案也因沒有數據“規則”而受到影響。不準確或不一致的信息最終混入了好信息中。由于沒有人知道該相信什么，有價值的數據變得毫無用處。如果對數據不信任，ABC 就無法根據數據做出正確的決策。

預防措施：

• 建立強大的數據治理框架，明確角色、職責和政策。
• 實施數據質量保證流程，包括數據分析、數據清理和數據驗證技術。
• 定期監控并改進數據質量，以確保準確性和可靠性。

錯誤 3：數據集成不良和數據管道不足

數據集成是集中式數據架構的一個關鍵方面。如果數據集成處理不當，項目可能會失敗，從而導致數據孤島、數據不一致和數據可訪問性受限。

例子：

ABC 公司計劃舉辦一場盛大的聚會，但他們沒有安排客人和食物的順暢流動，而是依靠人們一件一件地搬運東西。這造成了混亂！來自不同部門（營銷、銷售）的人最終把他們的零食（數據）藏了起來。任何零食（見解）都花了很長時間才到達聚會（決策），一些美味的食物（有價值的數據）甚至從未送達！

與 ABC 的派對類似，數據解決方案中缺乏數據集成就像信息被困在孤島中。如果沒有適當的管道（如組織良好的服務員！），來自不同來源（部門）的數據就無法連接。這使得很難快速訪問所有信息（數據延遲），一些有價值的數據可能會完全丟失（訪問受限）。

預防措施：

• 采用現代數據集成方法，例如數據管道、數據虛擬化和數據編排工具。
• 建立強大的數據提取和轉換流程，以確保數據順利流入架構。
• 實施支持可擴展性、性能和實時數據處理的數據集成技術。

錯誤4：忽視安全和隱私措施

不適當的安全和隱私措施可能會使敏感數據暴露給未經授權的訪問，并損害數據完整性。未能優先考慮安全和隱私可能會導致項目因不遵守法規和失去信任而失敗。

例子：

ABC 公司的數據解決方案就像沒有保安的公共公園一樣。任何人都可以走進去拿走他們想要的任何東西！這意味著敏感信息（如客戶地址和購買歷史）會暴露給任何路過的人。這不僅會導致數據被盜，還會讓 ABC 公司看起來對個人信息不負責任。他們甚至可能惹上法律麻煩！

就像公園需要安全措施來保護人們及其財物一樣，數據解決方案也需要安全措施來保護敏感數據。如果沒有適當的保護措施，有價值的信息就會面臨風險，公司本身也可能面臨法律后果。

預防措施：

• 實施強大的安全措施，例如訪問控制、加密和數據匿名化技術。
• 遵守數據保護法規和行業最佳實踐，以保護敏感數據。
• 定期進行安全審計和評估，以識別和解決漏洞。

錯誤5：忽略可擴展性和性能要求

數據架構必須設計為能夠處理不斷增長的數據量和用戶需求。忽視可擴展性和性能考慮可能會導致瓶頸、查詢響應時間緩慢和系統故障。

例子：

想象一下，ABC 公司建了一個小棚子來存放他們的園藝工具。但他們對園藝的熱愛導致他們收集了大量設備！棚子很快就堆滿了東西，耙子和鏟子纏在一起，軟管堵住了門。試圖找到任何東西都成了一件令人沮喪的苦差事。

同樣，ABC 的數據解決方案并非為處理日益增長的信息量而構建的。隨著他們收集的數據越來越多，系統變得超負荷。就像滿溢的倉庫一樣，您需要花很長時間才能找到所需的任何內容（查詢響應時間緩慢），有時系統會完全崩潰（系統不穩定）。這使得它無法跟上不斷增長的數據流。

預防措施：

• 設計架構時考慮可擴展性，利用分布式文件系統和可擴展存儲解決方案。
• 采用 Apache Spark 或云原生服務等技術進行并行處理和高效數據分析。
• 持續監控和優化性能以確保響應能力和可靠性。

錯誤6：缺乏利益相關者的參與和用戶采用

成功的數據架構項目需要利益相關者的積極參與和用戶的接受。未能讓利益相關者參與并確保用戶接受可能會導致阻力并阻礙項目的成功。

例子：

想象一下，ABC 公司建造了一座巨大的圖書館，但卻從未告訴過任何人！他們在書架上擺滿了書，但沒有人知道這些書在那里。人們不斷去他們熟悉的老書店（電子表格和報告）獲取信息。新圖書館（數據解決方案）仍然空著，無人使用。

當利益相關者（不同部門）沒有參與構建數據解決方案時，就會發生這種情況。ABC 構建系統時沒有詢問用戶（員工）他們實際需要什么信息。結果，沒有人知道如何使用數據解決方案，甚至不知道它的存在！如果沒有用戶采用，解決方案中的寶貴數據將無法得到利用，無法用于做出更好的決策。

預防措施：

• 從一開始就讓利益相關者參與，讓他們參與決策并收集他們的反饋。
• 向利益相關者和最終用戶傳達架構的優勢和價值。
• 提供培訓、支持和持續參與，以促進采用和利用。

錯誤七：變更管理和項目治理不足

忽視變更管理和項目治理會影響進度并導致項目失敗。如果沒有適當的監督和管理，項目可能會面臨延誤、范圍蔓延和缺乏問責制。

例子：

想象一下，ABC 公司決定翻新他們的廚房。他們首先拆除墻壁，但由于沒有明確的計劃或負責人，事情很快就變得一團糟。他們不斷添加新想法（購買精美的烤箱，安裝天窗），卻忘記了最初的目標（修理漏水的水龍頭）。這個項目拖延了很久，花費遠遠超出預期，而廚房仍然無法使用。

與 ABC 的廚房改造類似，沒有適當變更管理的數據解決方案項目是災難的根源。沒有明確的方向（項目治理）和明確的步驟（變更管理），項目就會失去重點。新功能和請求（范圍蔓延）不斷增加，導致延誤和成本膨脹。沒有人知道誰負責什么，導致混亂，最終導致項目失敗。數據解決方案最終無法使用，就像半拆毀的廚房一樣。

預防措施：

• 制定強有力的變革管理策略來管理組織和文化轉變。
• 建立具有明確角色、職責和決策流程的有效項目治理。
• 定期評估項目進度，識別風險，并采取糾正措施，以確保項目成功。

小結

避免這些常見錯誤對于數據湖、數據湖倉和數據架構項目的成功至關重要。通過解決與業務目標、數據治理、數據集成、安全性、可擴展性、利益相關者參與和項目治理相關的問題，您可以降低風險并提高實現預期結果的可能性。采取預防措施，根據具體項目情況進行調整，并持續監控和改進數據架構計劃，以充分發揮數據資產的潛力。